Azure Databricks の演習
これらの演習は、Microsoft Learn の次のトレーニング コンテンツをサポートするように設計されています。
- Azure Databricks を使用してデータ レイクハウス分析ソリューションを実装する
- Azure Databricks を使用して Machine Learning ソリューションを実装する
- Azure Databricks を使用してData Engineering ソリューションを実装する
- Azure Databricks を使用して生成 AI エンジニアリングを実装する
これらの演習を完了するには、管理者アクセス権が与えられている Azure サブスクリプションが必要です。
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非推奨: Azure Databricks を探索する -
非推奨: Azure Databricks で Apache Spark を使用する -
非推奨: Azure Databricks で Delta Lake を使用する -
非推奨: Azure Databricks で SQL ウェアハウスを使用する -
非推奨: Azure Data Factory を使用して Azure Databricks ノートブックを自動化する -
非推奨: Azure Databricks で機械学習を開始する -
非推奨: Azure Databricks で MLflow を使用する -
非推奨: Azure Databricks で機械学習用にハイパーパラメーターを最適化する -
非推奨: AutoML を使用してモデルをトレーニングする -
非推奨: ディープ ラーニング モデルをトレーニングする -
Azure Databricks で大規模言語モデルを確認する -
Azure Databricks を使用した取得拡張生成 -
Azure Databricks と Azure OpenAI を使用した LangChain でのマルチステージ推論 -
Azure Databricks と Azure OpenAI を使用して大規模言語モデルを微調整する -
Azure Databricks と Azure OpenAI を使用して大規模言語モデルを評価する -
Azure Databricks と Azure OpenAI を使用する大規模言語モデルを備えた責任ある AI -
Azure Databricks を使用した LLMOps の実装 -
Azure Databricks を使用した Spark 構造化ストリーミングと Delta Lake を使用したリアルタイムのインジェストと処理 -
Azure Databricks の Delta Live Tables を使用したエンド ツー エンドストリーミング パイプライン -
Azure Databricks でパフォーマンスを向上させるためにデータ パイプラインを最適化する -
Azure Databricks で CI/CD ワークフローを実装する -
Azure Databricks を使用したデータ インジェストと処理の自動化 -
Azure Databricks で Unity Catalog を使用してデータ プライバシーとガバナンスを実装する -
Azure Databricks で SQL ウェアハウスを使用する -
Azure Data Factory を使用して Azure Databricks ノートブックを自動化する -
Azure Databricks での機械学習の概要 -
Azure Databricks で MLflow を使用する -
AutoML を使用してモデルをトレーニングする -
Azure Databricks で機械学習用にハイパーパラメーターを最適化する -
Azure Databricks を使用して機械学習モデルを管理する -
ディープ ラーニング モデルをトレーニングする -
Azure Databricks を探索する -
Azure Databricks を使用したデータ探索 -
Azure Databricks で Apache Spark を使用してデータを変換する -
Azure Databricks で Delta Lake を使用する -
Delta Live Tables を使用してデータ パイプラインを作成する -
Azure Databricks ワークフローを使用してワークロードをデプロイする -
Azure Databricks で SQL ウェアハウスを使用する -
Azure Data Factory を使用して Azure Databricks ノートブックを自動化する